본 논문은 언어장애인을 위한 통신보조기기의 구현에 관한 연구이다. 통신보조기기에 적용되는 어휘는 사용자의 환경을 고려하여 선택되어야 하며 사용자의 환경에는 연령, 교육정도, 가족관계, 자주 이용하는 장소, 장애의 종류와 정도 등 사용자의 정신적, 육체적 능력을 모두 포함하여야 한다. 본 논문에서는 손의 사용이 가능하고, 어휘와 의미심볼의 관게를 이해할 수 있으면서, 음성표현이 부자유스러운 어린이를 사용자로 한정하였다. 사용자에 의해 발훼된 어휘는 중심어휘와 특정환경을 나타내는 장소 도메인에서의 사용어휘로 나눌 수 있다. 중심어휘는 장소에 구애받지 않고 일상생활에서 널리 쓰이는 어휘를 말하며, 장소 도메인에서의 사용어휘로 나눌 수 있다. 중심어휘는 장소에 구애받지 않고 일상생활에서 널리 쓰이는 어휘를 말하며, 장소 도메인에서의 사용어휘는 특정 장소에서 빈번히 사용하는 어휘를 말한다. 발췌된 어휘는 휴대용 통신보조기기로서의 공간적 제약을 극복하기 위하여 어휘를 명사, 동사, 조사로 나누어 좀더 많은 문장을 만들 수 있도록 하였으며, 동적 시스템과 정적시스템의 장점을 고려하여 장소 도메인 별 어휘로 나누면서 의미함축의 원리를 도입하였다. 또한 어휘의 인식이 쉽도록 의미심볼과 어휘를 대응하여 표현하였고, 시스템의 기능 혹은 어휘분류에 따른 화면의 배경색을 다르게 설정하여 쉽게 사용자가 선택할 수 있도록 하였으며 , 사용자의 선택에 의해 구성된 문장은 화면표시관에 보여진 후 음성으로 표현하였다.
본 논문에서는 음성 인식을 이용하여 전화를 교환해주는 자동 교환 시스템을 구현하고, 성능을 평가하였다. 구현된 시스템에는 필수적인 음성인식 이외에도 DSP 진단 기능, 인식 대상 어휘의 추가 및 변경기능, 음성 수집 기능 등이 구현 되었다. SCHMM (Semi-Continuous Hidden Markov Model)을 이용한 전화망에서의 화자 독립 고립 단어 가변 어휘 인식을 대상으로 하였으며, 실시간 구현을 위하여 Texas Instrument 사의 TMS320C32를 사용하였다〔6〕. 인식 어휘는 부서명 및 인명이고 1300여 단어일 때, 인식 성능은 91.5%이다.
본 논문에서는 XML Page로부터 닷넷 모바일 Web Page로의 변환 기능을 제공하는 웹서비스 프로바이더를 설계ㆍ구현하였다. 웹서비스 프로바이더는 플랫폼과 프로그래밍언어의 제약 없이 누구나 사용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 구현한 웹서비스 프로바이더로 제공하는 변환 라이브러리는 어휘분석기 모들과 구문 지향 번역기 모듈로 구성되어 있다. 어휘분석기 모들은 XML Page를 입력받아 각 태그들을 분석하고 토큰을 출력한다. 구문 지향 번역기 모듈은 어휘분석기에서 출력된 토큰들을 입력받아 문법을 체크하고, Parsing이 완료되면 대응되는 모바일 .NET 컨트롤로 변환하여 최종적인 닷넷 모바일 Web Page를 생성한다. 어휘분석기 모듈과 구문 지향 번역기 모들은 각각 어휘분석기 생성기(LEX)와 파서 생성기(YACC)를 사용하여 구현하였다. LEX와 YACC의 사용은 태그를 확장할 경우 변경된 부분만 설계함으로써 유연하게 대처할 수 있는 장점을 가지고 있다.
어휘 지식은 자연어 처리에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로하는 일이다. 본 논문에서는 온라인 국어 사전을 이용하여 범용의 대규모 한국어 어휘 지식 베이스를 자동으로 구축하는 방법을 제안하고 실제로 시스템을 구현한다. 제안하는 방법론은 비교적 적은 비용으로 단시일내에 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것을 가능하게 한다. 또한 지식 구축 과정이 자동화되어 만들어진 지식 베이스의 유지, 보수 및 확장이 용이하다. 구현된 시스템으로 구축한 어휘 지식 베이스는 기계번역에서의 대역어 선정이나 한국어 조사의 의미 분별 등 자연어 처리 과정에서 발생하는 각종 어휘 의미 모호성 해소에 응용될 수 있다.
본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.
이동 통신과 휴대용 컴퓨터의 통합은 개인과 집단에게 언제 어디서나 학습할 수 있는 기술 개발 기회를 제공하였다. 본 논문에서는 교육용 모바일 콘텐츠를 위한 학습 모델을 제시하고, 영어 어휘 학습을 위한 모바일 콘텐츠를 구현한다. 그 모바일 콘텐츠는 두 부분: 어휘 학습, 어휘 평가로 구성된다. 어휘 학습에서는 모바일 학습자에게 영어 어휘를 제시할 뿐만 아니라 원어민의 발음도 제공한다. 그리고 학습 성취도는 게임 형식의 퀴즈 프로그램에 의해 평가된다. 따라서 영어 어휘 학습을 위한 제안된 원형 시tm템은 에듀테인먼트 모바일 학습을 위한 개인 모바일 시스템의 견본으로써 설계되고 구현되었다.
본 논문에서는 ETRI에서 개발한 가변 어휘 음성 인식기의 어휘 독립 음향 모델링 방법을 기술하고, 이 모델의 어휘 종속, 어휘 독립 및 어휘적응 성능을 평가하기 위하여 다 양한 고립단어 및 연속음성 DB에 대하여 실험한 결과를 분석하였다. 평가를 위하여 사용한 음성 DB로는 고립단어 음성으로 POW(Phonetically Optimized Words) 3848, PBW(Phonetically Balanced Words) 445, PBW 452, 호텔예약 244 단어, 게임 제어용 단어 등이며, 연속음성으로 일반 문장 음성 및 연속 숫자음을 이용하였다. 성능 분석 결과 40개 음소 모델만으로도 비교적 높은 인식률을 보여 주었지만, 어휘독립의 경우는 어휘종속에 비 하여 성능이 크게 낮았고, 특히 대상 어휘가 숫자음, 알파벳, 연속음 등의 경우에는 POW 데이터나 PBW 데이터만 가지고는 우수한 가변 어휘 음성 인식기를 구현하기에 한계가 있 음을 알 수 있다. 또한, 훈련 데이터의 어휘와 평가데이터의 어휘가 비슷할 경우에는 변이음 모델을 사용하면 음소 모델만을 사용할 경우에 비하여 그 성능이 우수하였지만, 일반적인 어휘독립의 상황에서는 효과가 별로 없음을 알 수 있었다.
본 연구는 어휘 정보를 이용하여 구어체 문장구성을 하였다. 구어체 문장구성의 목적은 언어생활이 불편한 사람들을 위한 통신보조기기에 사용하기 위해서이다. 통신보조기기는 사용자가 원하는 문장을 만들어 음성으로 출력해주는 시스템이다. 그러므로 문장을 구성하기 위해서 어휘 정보를 통신보조기기의 개념에 맞도록 변형하여 도입하였다. 어휘는 도메인별로 발췌하고 분류하였으며, 각 어휘에 대해 시소러스와 하위범주화사전을 만들었다. 어휘정보에 관한 상세한 정보는 문장구성과 재사용 그리고 문맥상 어색한 문장검출을 위해 중요한 자료가 된다.
본 연구는 디지털 세계와 물리적 세계가 접목하는 증강현실을 언어치료에 적용하기 위한 기초 연구이다. 특히, 아동들에게 동사를 지도할 때 증강현실로 구현한 동사 목록이 해당 움직임을 정확하게 나타내고 있는지와 같은 동작 타당도, 그리고 해당 동사 목록이 어휘 지도 목표로 적절한 것인지에 대한 어휘 타당도를 살펴본 연구이다. 선행 연구들을 참고하여 45개의 동사를 어휘 지도 목록으로 선정하고 이 동사들에 대하여 1급 언어재활사 자격증을 소지한 언어치료학과 교수 3명으로 하여금 어휘 타당도를 평가하도록 하였다. 그 결과, 39개 동사에서 높은 어휘 타당도를 얻었다. 높은 어휘 타당도를 얻은 39개 동사에 대한 동작 타당도를 살펴보기 위하여 언어치료 전공 석사과정 대학원생들에게 각 동사를 증강현실로 구현하여 보여주고 생각나는 동사를 기록하게 하였다. 증강현실로 구현된 동작 애니메이션을 보고 난 후 50% 이상의 대학원생이 해당 동사로 기록한 동사는 32개였다. 이차적으로는 이 32개 동사만 증강현실로 구현하여 87명의 언어치료 전공 대학생들에게 보여주고 Likert 5점 척도로 각 동사와 구현된 동작의 일치도를 평가하게 하였다. 최종적으로 30개 동사가 증강현실로 구현하여 지도하기에 타당한 동사 목록으로 선정되었다. 이 연구 결과를 바탕으로 향후 공인 타당도 및 적용 타당화 연구를 지속하여 증강현실을 활용한 어휘 평가 및 지도가 언어치료 임상 현장에서 활용되기를 기대한다.
본 논문은 어휘독립(Vocabulary-Independent) 환경에서 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경할 수 있는 가변어휘(Variable Vocabulary) 음성인식에 관한 연구를 다룬다. 가변어휘 인식은 처음에 대용량 음성 데이터베이스(DB)로 음소모델을 훈련하고 인식대상 어휘가 결정되면 발음사전에 의거하여 음소모델을 연결함으로써 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 변경 및 추가할 수 있다. 문맥 종속형(Context-Dependent) 음소 모델인 triphone을 사용하여 인식실험을 하였고, 인식성능의 비교를 위해 어휘종속 모델을 별도로 구성하여 인식실험을 하였다. Unseen triphone 문제와 훈련 DB의 부족으로 인한 모델 파라메터의 신뢰성 저하를 방지하기 위해 state-tying 방법 중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering(TBC) 기법[1]을 도입하였다. Mel Frequency Cepstrum Coefficient(MFCC)와 대수에너지에 기반을 둔 3 가지 음성특징 벡터를 사용하여 인식 실험을 병행하였고, 연속 확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 고립단어 인식시스템을 구현하였다. 인식 실험에는 22 개 부서명 DB[3]를 사용하였다. 실험결과 어휘독립 환경에서 최고 98.4%의 인식률이 얻어졌으며, 어휘종속 환경에서의 인식률 99.7%에 근접한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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